Sztuczna inteligencja w rozpoznawaniu obrazu: czym jest, jak działa i przykłady

Ludzie posiadają wrodzoną zdolność rozróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, osób, zwierząt i miejsc na podstawie fotografii. Sztuczna inteligencja to technologia leżąca u podstaw rozpoznawania obrazów, umożliwiająca komputerom analizę i interpretację danych wizualnych. Komputery nie posiadają jednak zdolności klasyfikowania obrazów. Można je jednak wyszkolić w zakresie interpretowania informacji wizualnych za pomocą aplikacji wykorzystujących widzenie komputerowe i technologię rozpoznawania obrazu.

Rozpoznawanie obrazu, będące odgałęzieniem sztucznej inteligencji (AI) i wizji komputerowej (Computer Vision), łączy techniki głębokiego uczenia (Deep Learning), aby umożliwić zastosowanie w wielu praktycznych zastosowaniach. Aby precyzyjnie postrzegać świat, sztuczna inteligencja korzysta z wizji komputerowej. Rozpoznawanie obrazu to szerszy proces technologiczny, który umożliwia komputerom interpretację obrazów cyfrowych i treści wizualnych, umożliwiając zaawansowaną analizę i zrozumienie w różnych aplikacjach.

Bez pomocy technologii rozpoznawania obrazu, model widzenia komputerowego nie jest w stanie wykryć, zidentyfikować ani sklasyfikować obrazu. Dlatego oprogramowanie do rozpoznawania obrazu oparte na sztucznej inteligencji powinno być w stanie dekodować obrazy i przeprowadzać analizę predykcyjną. W tym celu modele sztucznej inteligencji są trenowane na ogromnych zbiorach danych, aby uzyskać dokładne prognozy.

Według Fortune Business Insights wielkość globalnego rynku technologii rozpoznawania obrazów została wyceniona w 23.8 r. na 2019 mld USD. $ 86.3 mld 2027, rosnąc w tym okresie w tempie 17.6% CAGR. Liderzy branży napędzają wdrażanie technologii wizualnej sztucznej inteligencji i wizji komputerowej w sektorach takich jak opieka zdrowotna, handel elektroniczny i pojazdy autonomiczne, przyspieszając wzrost rynku.

Co to jest rozpoznawanie obrazu?

Rozpoznawanie obrazu wykorzystuje technologię i techniki, które pomagają komputerom identyfikować, oznaczać i klasyfikować interesujące elementy obrazu. Technologia ta działa poprzez wykrywanie kluczowych cech i cech wizualnych obrazów, które są niezbędne do dokładnego wyszukiwania i rozpoznawania obrazów na podstawie treści.

Podczas gdy ludzie przetwarzają obrazy i klasyfikują obiekty w obrazach dość łatwo, to samo jest niemożliwe dla maszyny, chyba że została specjalnie wyszkolona. Modele głębokiego uczenia są trenowane do analizy obrazów poprzez wyodrębnianie i interpretowanie tych kluczowych cech i cech wizualnych. Rezultatem rozpoznawania obrazu jest precyzyjna identyfikacja i klasyfikacja wykrytych obiektów do różnych, z góry określonych kategorii za pomocą technologii głębokiego uczenia.

Jak działa rozpoznawanie obrazu AI?

Jak ludzie interpretują informacje wizualne?

Nasze naturalne sieci neuronowe pomagają nam rozpoznawać, klasyfikować i interpretować obrazy w oparciu o nasze dotychczasowe doświadczenia, nabytą wiedzę i intuicję. W podobny sposób sztuczna sieć neuronowa pomaga maszynom identyfikować i klasyfikować obrazy. Najpierw jednak trzeba je wyszkolić, aby rozpoznawały obiekty na obrazie.

Efektywne zbieranie danych i przygotowywanie wysokiej jakości, opisanych obrazów to niezbędne kroki w procesie uczenia modeli sztucznej inteligencji, aby mogły one dokładnie rozpoznawać i klasyfikować obrazy.

Aby technika wykrywania obiektów działała, model musi zostać najpierw wytrenowany na różnych zbiorach danych obrazowych z wykorzystaniem metod głębokiego uczenia. Aby zapewnić solidne uczenie się modelu, ważne jest wykorzystanie zróżnicowanych zbiorów danych treningowych i dokładne etykietowanie obrazów, co pomaga modelowi lepiej generalizować i zwiększa dokładność.

W przeciwieństwie do ML, gdzie dane wejściowe są analizowane za pomocą algorytmów, głębokie uczenie się wykorzystuje warstwową sieć neuronową. Istnieją trzy rodzaje zaangażowanych warstw – wejściowa, ukryta i wyjściowa. 

• Warstwa wejściowa: Otrzymuje początkowe dane obrazu (piksele).
• Ukryte warstwy: Przetwarza informacje w wielu etapach, wyodrębniając cechy.
• Warstwa wyjściowa: Generuje ostateczny wynik klasyfikacji lub identyfikacji.

Ponieważ warstwy są ze sobą połączone, każda warstwa zależy od wyników poprzedniej warstwy. Dlatego ogromny zbiór danych jest niezbędny do wytrenowania sieci neuronowej, tak aby system głębokiego uczenia się skłaniał się do naśladowania ludzkiego procesu rozumowania i kontynuował naukę.

[Przeczytaj także: Kompletny przewodnik po adnotacjach obrazu]

W jaki sposób sztuczna inteligencja jest szkolona do rozpoznawania obrazu?

Komputer postrzega i przetwarza obraz zupełnie inaczej niż człowiek. Dla komputera obraz to po prostu zbiór pikseli – zarówno wektorowych, jak i rastrowych. W obrazach rastrowych każdy piksel jest ułożony w formie siatki, natomiast w obrazach wektorowych – w formie wielokątów o różnych kolorach. W przypadku konkretnych zadań rozpoznawania obrazu użytkownicy mogą wykorzystać niestandardowy model, a nawet wytrenować własny, co zapewnia większą elastyczność i dokładność, gdy standardowe modele są niewystarczające.

Podczas organizacji danych każdy obraz jest kategoryzowany, a następnie wyodrębniane są cechy fizyczne. Na koniec kodowanie geometryczne jest przekształcane w etykiety opisujące obrazy. Ten etap – gromadzenie, organizowanie, etykietowanie i adnotowanie obrazów – ma kluczowe znaczenie dla wydajności modeli widzenia komputerowego. Etykietowanie i identyfikacja obrazów są kluczowe dla zadań rozpoznawania i wykrywania obiektów, zapewniając, że modele mogą precyzyjnie kategoryzować i lokalizować obiekty na obrazach.

Po dokładnym opracowaniu zbiorów danych głębokiego uczenia, algorytmy rozpoznawania obrazu pracują nad wyłuskiwaniem wzorców z obrazów. Detekcja obrazu polega na lokalizowaniu obiektów na obrazie za pomocą pola lub pól ograniczających, co wspiera analizę obrazu, rozpoznawanie zdjęć i edycję obrazu poprzez dostarczanie informacji przestrzennych o wykrytych obiektach.

Procesy te przyczyniają się do zwiększenia dokładności i wzbogacenia doświadczeń użytkownika w aplikacjach do rozpoznawania obrazu.

Rozpoznawanie twarzy:

Sztuczną inteligencję uczy się rozpoznawać twarze poprzez mapowanie rysów twarzy danej osoby i przeprowadzanie analizy twarzy pod kątem tożsamości, emocji i danych demograficznych, a następnie porównywanie uzyskanych wyników z obrazami w bazie danych głębokiego uczenia w celu znalezienia dopasowania.

Rozpoznawanie twarzy jest powszechnie stosowane w urządzeniach inteligentnych i systemach bezpieczeństwa do weryfikacji tożsamości i kontroli dostępu.

Nowoczesne systemy wykorzystują obraz z kamer cyfrowych i kamer internetowych, co pozwala na wykrywanie i analizę twarzy w czasie rzeczywistym.

Identyfikacja obiektu:

Technologia rozpoznawania obrazu pomaga zlokalizować interesujące obiekty w wybranym fragmencie obrazu, wykorzystując rozpoznawanie obiektów do identyfikacji i klasyfikacji. W zastosowaniach przemysłowych identyfikacja obiektów jest wykorzystywana do automatyzacji i kontroli jakości, umożliwiając robotom wydajne skanowanie, pobieranie i sortowanie przedmiotów. Wyszukiwanie wizualne działa najpierw poprzez identyfikację obiektów na obrazie i porównanie ich z obrazami w internecie. Kamery bezpieczeństwa wykorzystują również identyfikację obiektów do monitoringu w czasie rzeczywistym i wykrywania zagrożeń.

Wykrywanie tekstu:

System rozpoznawania obrazu pomaga również w wykrywaniu tekstu z obrazów i konwertowaniu go do formatu czytelnego dla maszyn za pomocą optycznego rozpoznawania znaków. Aplikacja do rozpoznawania obrazu może zawierać funkcję wykrywania tekstu jako podstawową funkcję, umożliwiając użytkownikom wyodrębnianie i przetwarzanie informacji tekstowych ze zdjęć lub zeskanowanych dokumentów.

Znaczenie eksperckiej adnotacji obrazu w rozwoju AI

Tagowanie i etykietowanie danych to proces czasochłonny i wymagający znacznego nakładu pracy ze strony człowieka. Oznaczone dane są kluczowe, ponieważ stanowią podstawę zdolności algorytmu uczenia maszynowego do rozumienia i replikowania ludzkiej percepcji wzrokowej. Wysokiej jakości adnotacje są szczególnie ważne w przypadku rozwiązań rozpoznawania obrazu, które wymagają precyzyjnych oznaczonych danych, aby uzyskać wiarygodne wyniki. Chociaż niektóre modele rozpoznawania obrazu oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą działać bez oznaczonych danych, wykorzystując nienadzorowane uczenie maszynowe, często wiążą się one ze znacznymi ograniczeniami. Aby zbudować algorytm rozpoznawania obrazu, który dostarcza dokładnych i niuansowych prognoz, niezbędna jest współpraca z ekspertami w dziedzinie adnotacji obrazów.

W sztucznej inteligencji (AI) adnotacja danych polega na starannym etykietowaniu zbioru danych – często zawierającego tysiące obrazów – poprzez przypisanie znaczących tagów lub kategoryzację każdego obrazu do określonej klasy. Większość organizacji opracowujących oprogramowanie i modele uczenia maszynowego nie dysponuje zasobami ani czasem, aby samodzielnie zarządzać tym drobiazgowym zadaniem. Zlecanie tego zadania na zewnątrz to inteligentna i opłacalna strategia, umożliwiająca firmom sprawne wykonanie zadania bez konieczności szkolenia i utrzymywania wewnętrznego zespołu ds. etykietowania. Adnotowane dane można również bezproblemowo zintegrować z istniejącymi systemami, zwiększając ich funkcjonalność i wspierając efektywne wdrażanie rozwiązań AI.

Dokładne adnotacje nie tylko wspomagają trenowanie modeli, ale także umożliwiają systemom AI przetwarzanie danych wizualnych i analizowanie treści wizualnych w różnych aplikacjach, w tym filtrowanie nieodpowiednich obrazów w celu moderacji treści i poprawy doświadczeń użytkowników.

Wyzwania w rozpoznawaniu obrazu przez sztuczną inteligencję

• Niska jakość danychModele wymagają dużych i zróżnicowanych zbiorów danych. Bez wystarczającej różnorodności prognozy mogą być stronnicze lub niedokładne.
• Złożoność świata rzeczywistegoOświetlenie, kąty i chaotyczne tła utrudniają sztucznej inteligencji dokładną identyfikację obiektów.
• Czasochłonna adnotacja:Etykietowanie obrazów na potrzeby szkolenia jest powolne i kosztowne, ale niezbędne do uzyskania dokładnych modeli.
• Ograniczona elastycznośćModele sztucznej inteligencji trenowane w celu wykonywania jednego zadania często mają trudności z przystosowaniem się do nowych zastosowań.
• Prywatne problemyObawy związane z niewłaściwym wykorzystaniem takich technologii, jak nadzór czy rozpoznawanie twarzy, rodzą pytania natury etycznej.
• Zagrożenia bezpieczeństwa:Niewielkie zmiany w obrazach mogą oszukać systemy sztucznej inteligencji, co może skutkować błędnymi wynikami.
• Wysokie koszty:Szkolenie sztucznej inteligencji wymaga wydajnego sprzętu i znacznych ilości energii, co może być kosztowne.
• Brak przejrzystości: Modele sztucznej inteligencji często działają jak „czarne skrzynki”, co utrudnia zrozumienie podejmowanych przez nie decyzji.